Обратили внимание на нейросеть и профессионалы индустрии ИИ. Например, на культовом GitHub Trending ветка, посвященная проекту, вышла на 4-е место по популярности. Заметили нейросеть и в русскоязычном сообществе разработчиков: статья на интернет-ресурсе Хабр «Kandinsky 2.1, или Когда +0,1 значит очень много» заняла второе месте по популярности за сутки.

Напомним, новая генеративная модель Сбера — Kandinsky 2.1 — способна всего за несколько секунд создавать высококачественные изображения по их текстовому описанию на естественном языке. Она также может смешивать несколько рисунков, изменять их по текстовому описанию, генерировать изображения, похожие на заданное, дорисовывать недостающие части картинки и формировать изображения в режиме бесконечного полотна (inpainting/outpainting). Модель понимает запросы на 101 языке (включая русский и английский) и умеет рисовать в различных стилях.

Нейросеть разработали и обучили исследователи Sber AI при партнёрской поддержке учёных из Института искусственного интеллекта AIRI на объединённом датасете Sber AI и компании SberDevices.

Новая модель Kandinsky 2.1 унаследовала веса предыдущей версии, обученной на одном миллиарде пар «текст — изображение», и была дополнительно обучена на 170 млн пар «текст — изображение» высокого разрешения. Затем она дообучалась на отдельно собранном датасете из двух миллионов пар качественных изображений. В данный сет попали картинки с описаниями в таких традиционно сложных для нейросетей областях, как тексты и лица людей.

Нейросеть также была усовершенствована за счёт новой обученной модели автоэнкодера, которая используется в том числе в качестве декодера векторных представлений изображений. Это кардинально улучшило генерацию изображений в высоком разрешении: лица, сложные объекты и так далее. Благодаря этому новая модель содержит 3,3 млрд параметров вместо 2 млрд в Kandinsky 2.0.

Кроме того, Kandinsky 2.1 использует не только закодированное текстовое описание, но и специальное представление изображения моделью CLIP. В таком виде нейросеть формирует представление картинки на основе текстовой информации и подаёт его на вход основной генеративной модели.

Модель умеет визуализировать любой контент и может применяться в различных отраслях. К примеру, в банковской сфере её можно использовать для создания персонализированных маркетинговых решений, ярких образов продуктов, привлечения и удержания внимания клиентов.

Ссылка на нейросеть Kandinsky 2.1 - https://rudalle.ru/